מדעני אוניברסיטת תל אביב: הבינה המלאכותית עדיין לא יודעת "לתרגם" את שפת בעלי החיים
המחקר, שפורסם ב-Current Biology, נבחן על קולות של ילדים קטנים שטרם למדו לדבר: רשתות נוירונים עמוקות איתרו סדירויות אקוסטיות טוב יותר מהשיטה הקלאסית, אך לא הצליחו למיין את הקולות לפי משמעותם באופן מהימן.
חוקרים מאוניברסיטת תל אביב וממספר מרכזי מחקר נוספים הראו בעיה יסודית בניסיונות לפענח את התקשורת של בעלי חיים בעזרת בינה מלאכותית: דמיון בין צלילים עדיין אינו מעיד על דמיון במשמעותם. העבודה פורסמה ב-Current Biology, ועל תוצאותיה דיווחה אוניברסיטת תל אביב.
לבדיקה השתמשו המדענים במודל יוצא דופן – קולות שמשמיעים ילדים קטנים שעדיין לא למדו לדבר. בשונה מתקשורת של בעלי חיים, במקרה הזה יכולים המבוגרים לקבוע לפחות בקירוב את משמעות האות. ההקלטות התייחסו לשלושה מצבים: הילד חש אי-נוחות, קרא לאדם מסוים – אם או אב – או ביקש אוכל.
ההקלטות נותחו בשיטה אקוסטית קלאסית ובשתי רשתות נוירונים עמוקות מודרניות: האחת אומנה על קולות של בעלי חיים, והשנייה – על דיבור אנושי. הרשתות התמודדו עם איתור הסדירויות האקוסטיות טוב יותר מהשיטה המסורתית, אך לא הצליחו למיין את הקולות לפי משמעותם באופן מהימן. לעיתים איחד המודל אותות שונים במשמעותם, ולעיתים דווקא הפריד בין קולות שבאמצעותם ניסה הילד להעביר אותו דבר עצמו.
המחברים מסיקים כי לפענוח אמיתי של תקשורת בעלי חיים לא די באיסוף כמות עצומה של הקלטות ובהעברתן לבינה מלאכותית. יש לחקור במקביל את התנהגות בעלי החיים, את תגובתם לאותות שמושמעים להם, ובמקרים מסוימים גם את פעולת מערכת העצבים. במילים אחרות, האלגוריתם יכול לזהות היטב את מבנה הצליל, אך אין בכך כדי לומר שהוא מבין מה בעל החיים "אמר" באמצעות אותו צליל.